A previsão de demanda é uma prática usada para estimar o volume de vendas futuro de um produto ou serviço. Essa estimativa é baseada na análise de dados históricos e em informações do mercado. Quando a demanda apresenta padrões que se repetem em determinados períodos, chamamos isso de sazonalidade.
Ignorar esses ciclos pode distorcer as projeções e comprometer decisões sobre produção, estoque ou alocação de recursos. Por isso, entender como aplicar modelos de previsão sazonais é fundamental para empresas que lidam com produtos com alta variação periódica — como materiais escolares, alimentos sazonais e itens de datas comemorativas.
Neste conteúdo, você verá os principais métodos para prever demanda com sazonalidade, o passo a passo de aplicação e os erros mais comuns que devem ser evitados nesse processo. Se você já utiliza técnicas como suavização exponencial ou regressão, este material vai ajudar a adaptá-las ao comportamento cíclico da sua operação.
Previsão de Demanda: do que se trata?
A Previsão de Demanda é uma técnica para estimar a provável demanda de um produto ou serviço no futuro. Ela funciona baseando-se na análise de demandas passadas desse produto ou serviço na atual condição de mercado. A previsão da demanda deve ser feita sobre bases científicas, sempre considerando os fatos e eventos a ela relacionados.
Portanto, em palavras simples, podemos dizer que, após coletar informações sobre vários aspectos do mercado e da demanda, com base no passado, uma tentativa pode ser feita para estimar a demanda futura. Esse conceito é chamado de previsão de demanda e iremos explorá-lo mais a fundo, especificamente para os casos em que a demanda possui sazonalidade e permanência.
Acredito que muitos dos conceitos que iremos ver agora já foram abordados nas postagens anteriores, desta forma, recomendamos que as consulte a fim de minimizar as possíveis dúvidas. Vamos iniciar abordando o conceito de sazonalidade.
O que é Sazonalidade?
A sazonalidade de processo refere-se ao processo no qual os dados sofrem variações para cima e para baixo, mas que se repetem com regularidade. Essa variação em geral está relacionada com eventos periódicos, ou seja, existe uma razão para sua ocorrência e posterior repetição. Além disso, está fortemente relacionado com ela o objetivo de manter a produtividade de um produto ou serviço condizente com a demanda por eles.
Em função do levantamento do histórico de demanda na forma gráfica, é possível diagnosticar, visualmente, a sazonalidade na demanda. Há alguns produtos que são clássicos da sazonalidade, por exemplo: materiais escolares, panetones, ovos de páscoa, etc.
Os modelos de regressão linear, média móvel simples, média aritmética ponderada e suavização exponencial simples e dupla não são adequados para os casos em que a demanda possui sazonalidade. Existem modelos que se adequam melhor a esse tipo de comportamento, vamos a eles?
Mas, antes de iniciarmos a abordagem desse modelo é importante ressaltar que a demanda, além de sofrer influência sazonal, também deve ter permanência. O conceito de permanência, por sua vez, é o que o próprio nome indica: que a demanda possui regularidade em sua sazonalidade (a sazonalidade acontece sempre no mesmo período do ano), além de não ser possível identificar se a demanda está aumentando ou diminuindo.
Método de Previsão de Demanda Sazonal
Para iniciarmos o nosso método, exporemos as fórmulas que serão utilizadas no cálculo e explicaremos cada um dos termos que nelas ocorrem. A primeira fórmula diz respeito à própria previsão de demanda no mês “t”.
Pt = St * Ft, onde:
- Pt = Previsão de demanda calculada para o mês t;
- St = Previsão suavizada exponencialmente para o período t.
Ft = dt/(demanda média no ciclo de sazonalidade), onde:
- Dt = demanda real no período t.
O período t varia de 1 até o final do ciclo de sazonalidade. Portanto, para um ciclo de sazonalidade de 1 ano, dividido em períodos mensais, temos o valor de t variando entre 1 e 12. Esse ciclo de sazonalidade pode mudar de acordo com a análise.
A previsão suavizada assemelha-se bastante ao que foi feito na previsão de demanda com tendência. Ela é calculada para o período t.
St = α * (dt/Ft) + (1 – α) St-1
Da mesma forma que para a suavização exponencial, o valor de α indica quanto o fator (dt/Ft) influenciará a previsão suavizada do mês t. Esse valor deve estar compreendido entre 0 e 1 e o recomendado é α = 0,3.
Simples, não acha? Vamos ver agora os casos em que a demanda possui tendência e sazonalidade.
Demanda com Tendência e Sazonalidade
Acredito que a primeira pergunta seja: como identificamos a demanda com tendência e sazonalidade? E a resposta é simples: a demanda possui as mesmas variações sazonais, mas são variações crescentes ou decrescentes.
O método utilizado para realizar essa previsão é chamado método de Winters, vamos conferir!
Pt+k = (St + k * Tt) * Ft+k-L , onde:
Pt+k = Previsão no período t+k; St = Previsão suavizada do período t; Tt = Tendência no mês t; Ft+k-L = Fator de sazonalidade.
Passo a Passo para calcular a Previsão de Demanda com Sazonalidade
Passo 1:
Analisar a distribuição dos dados. Por exemplo: divisão em número de 6 períodos compostos por 2 meses de 4 semanas. Aliás, com os dados distribuídos e tratados em tabelas é muito mais fácil identificar essas divisões. Aproveite e conheça a nossa formação em Como elaborar bons dashboards, para uma boa visualização de dados.
Passo 2:
Calcular inicialmente Tt. A estimativa de tendência pode ser calculada com base nos dois últimos períodos. Bem, isso pode ser feito calculando a demanda média dos dois últimos meses e dividindo-se esse resultado pelo número de variações sazonais em um período.
Tt = (d6-d5)/L, onde:
- D6 = demanda média do sexto mês;
- D5 = demanda média do quinto mês;
- L = número de variações sazonais em um mês.
Passo 3:
Calcular a previsão suavizada St.
St = demanda média + [(T + 1)/2] * Tt, onde:
- T = número total de períodos.
Passo 4:
Calcular o fator de sazonalidade Ft para cada período t.
Ft = dt/[ (St – Tt) * (T - t) ]
Em seguida, deve-se organizar os dados de acordo com cada período. Afinal, cada um deles terá a primeira semana, segunda, terceira e assim por diante. Desta forma, teremos um “semana 1” para o primeiro, segundo, terceiro e quarto mês.
Passo 5:
Mas por que devemos organizar os dados desta forma? Para calcular um fator de sazonalidade médio de cada semana, ou seja, haverá um fator de sazonalidade médio para a semana 1, da mesma forma que para as semanas seguintes.
Por fim, vamos considerar os fatores sazonais médios como sendo os fatores sazonais do último período para realização dos cálculos.
Passo 6:
Calcular a previsão de demanda assumindo valores de k = 1, 2, 3, ...
Pt+k = (St + k * Tt) * Ft+k-L
É interessante plotar um gráfico com a projeção dessa previsão a fim de conferir se a previsão está de acordo com o esperado.
Erros comuns ao prever demanda com sazonalidade
A previsão de demanda com sazonalidade pode trazer bons resultados. No entanto, erros simples comprometem a precisão do modelo e afetam a tomada de decisões. A seguir, veja os deslizes mais frequentes nesse processo e como evitá-los.
Ignorar a sazonalidade nos dados históricos
É comum tratar os dados de vendas como se fossem estáveis ao longo do ano. Esse erro acontece quando a análise é feita sem considerar os ciclos naturais do negócio — como picos em datas comemorativas ou quedas em determinados trimestres.
Ao ignorar esses padrões, o modelo gera uma previsão linear e desalinhada com a realidade, o que pode resultar em excesso ou falta de estoque.
Dica: sempre analise os dados por período (mensal, trimestral) e busque identificar comportamentos que se repetem. A sazonalidade é um componente que precisa ser tratado separadamente.
Não ajustar o modelo quando o padrão muda
Os padrões de consumo mudam com o tempo. Um comportamento de compra que era cíclico pode deixar de ser, e novas variáveis passam a influenciar a demanda — como mudanças no mercado, novos concorrentes ou comportamento do consumidor.
Muitos modelos de previsão não são atualizados com frequência, o que compromete a acurácia.
Solução: revise periodicamente os dados e ajuste os fatores sazonais. Modelos baseados em séries temporais devem ser recalibrados para refletir o comportamento atual do mercado.
Utilizar fator de sazonalidade incorreto ou desatualizado
O fator de sazonalidade é uma das variáveis mais sensíveis no cálculo da demanda. Quando mal calculado, ele distorce toda a projeção.
Isso ocorre, por exemplo, ao usar médias inadequadas ou períodos que não representam o comportamento mais recente.
Evite isso com boas práticas:
- Use sempre dados atualizados.
- Considere ciclos completos (12 meses, se a sazonalidade for anual).
- Exclua outliers que possam distorcer o fator.
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